信用风险是银行面临的最古老也是最重要和棘手的风险,如何对信用风险进行度量,以提高信用风险管理水平,是全世界银行界面临的难题,更是中国银行业加入WTO之后的最大难题。蒙特卡洛模拟是一种统计模拟试验的方法,随着计算机运算能力的发展,这一模拟技术越来越多地被运用在各个不同学科的研究中。本文尝试研究如何将蒙特卡洛模拟技术应用在对银行信用风险的度量上。 首先本文概述了蒙特卡洛模拟的基本思想和应用的一般步骤。重点在于随机数或随机变量的产生问题,本文使用风险分析的专用软件——Crystal Ball来生成。 其次本文介绍了信用风险的概念特征及其度量模型。笔者通过大量文献阅读,作了以下总结归纳工作:其一,分析了信用风险度量模型的输入、加工和输出过程;其二,梳理了各不同高级信用风险度量模型中风险因子的识别方法。 然后本文归纳了蒙特卡洛模拟在信用风险度量模型中应用的具体几个方面:产生风险因子的随机估计,模拟组合损失分布与计算VaR,检验参数化模型,以及用于单变量时间序列模型。这是本文的主要成果。 最后是本文的实证研究部分。这一领域实证研究的难点在于缺乏相关的(统计或经济理论上的)先验信息和历史数据。因此,本文在借鉴国外信用风险度量模型的基础上,采用了易得到的反映信用风险的指标——不良贷款率,应用简化的时间序列模型,对论文主题进行了尝试性的实证分析。由于实证过程相对主观和不够精确,作为弥补,提出了实证的拓展思路以资后续研究之用。最后就银行如何发展信用风险度量技术提出了一些措施。